aws-sdk-sagemakera2iruntime

Amazon Augmented AI (Amazon A2I) 为任何机器学习应用增加了人工判断的优势。当AI应用无法以高置信度评估数据时，人工审查员可以接手。这种人工审查被称为人工审查流程。要创建和启动人工审查流程，你需要三个资源：一个 工作者任务模板，一个 流程定义，和一个 人工循环。

有关这些资源和使用Amazon A2I的先决条件的信息，请参阅Amazon SageMaker开发者指南中的开始使用Amazon Augmented AI。

本API参考包括有关API操作和数据类型的信息，您可以使用这些信息以编程方式与Amazon A2I交互。使用本指南

• 当使用带有 自定义任务类型 的Amazon A2I时，使用StartHumanLoop操作启动人工循环。要了解自定义任务类型与内置任务类型之间的区别，请参阅使用任务类型。要了解如何使用此API启动人工循环，请参阅Amazon SageMaker开发者指南中的为自定义任务类型创建和启动人工循环。
• 管理您的人工循环。您可以列出您创建的所有人工循环，描述单个人工循环，并停止和删除人工循环。要了解更多信息，请参阅Amazon SageMaker开发者指南中的监控和管理您的人工循环。

Amazon A2I将来自各种AWS服务的API集成在一起，用于创建和启动这些服务的人工审查流程。要了解Amazon A2I如何使用这些API，请参阅Amazon SageMaker开发者指南中的在Amazon A2I中使用API。

入门

许多服务和操作都有示例，请查看GitHub上的示例文件夹。

SDK为每个AWS服务提供一个crate。您必须将Tokio作为依赖项添加到您的Rust项目中以执行异步代码。要将aws-sdk-sagemakera2iruntime添加到您的项目中，请在您的Cargo.toml文件中添加以下内容

[dependencies]
aws-config = { version = "1.1.7", features = ["behavior-version-latest"] }
aws-sdk-sagemakera2iruntime = "1.39.0"
tokio = { version = "1", features = ["full"] }

然后在代码中，可以使用以下方式创建客户端

use aws_sdk_sagemakera2iruntime as sagemakera2iruntime;

#[::tokio::main]
async fn main() -> Result<(), sagemakera2iruntime::Error> {
    let config = aws_config::load_from_env().await;
    let client = aws_sdk_sagemakera2iruntime::Client::new(&config);

    // ... make some calls with the client

    Ok(())
}

有关可以调用哪些方法以及每个调用的输入和输出信息，请参阅客户端文档。

使用SDK

在SDK发布之前，我们将向开发者指南中添加有关使用SDK的信息。请随时通过创建问题并描述您想要执行的操作来建议指南的附加部分。

获取帮助

• GitHub讨论 - 用于想法、RFC和一般问题
• GitHub问题 - 用于错误报告和功能请求
• 生成文档（最新版本）
• 使用示例

许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。